本文介绍一种用于程序自动合成的方法，通过结合模式识别和显式推理来解决这些复杂的编程问题，同时使用新颖的中间表示和训练算法，使程序合成系统能够自学，从而在简单的英文描述编程问题数据集上取得了最先进的性能表现。

Feb, 2019

在这篇论文中，我们提出了使用无监督机器翻译的最新方法来训练一种全自动的神经源代码转换器，并演示了它在 C ++，Java 和 Python 之间以高精度翻译功能。

Jun, 2020

LLMs 和基于学习的转译器在自动代码转换任务中取得了显著的性能提升，但当前仍存在一些准确性问题和资源限制。本研究发现，大部分失败源于对源程序的理解不足、在转换中缺少清晰的 I/O 类型指令以及源程序与目标程序之间的差异被忽略。鉴于以上研究结果，我们提出了 UniTrans，一个适用于多种 LLMs 的统一代码转换框架，通过生成测试用例、自动增强转换并验证正确性的执行过程，进一步修复转换错误。在 Python、Java 和 C++ 之间的六个转换数据集上进行了大量实验，三个最近的 LLMs 通过 UniTrans 实现了大幅度的改进。

Apr, 2024

在本文中，我们提出了一种名为 Code Distillation（CoDist）的新模型，通过捕捉代码的语义和结构等价性，在语言不可知的中间表示中翻译代码，并通过构造并应用蒸馏编译器实现针对任何编程语言的并行语料库，从而在 CodeXGLUE 和 TransCoder GeeksForGeeks 翻译基准测试上实现了最新的性能，与 TransCoder-ST 相比，在 TransCoder GeeksforGeeks 翻译基准测试上平均绝对增加了 12.7%。

Oct, 2023

研究评估了使用数据增强、后处理和代码生成模型 CodeT5 合成数学程序的效果，通过应用线性规划规则来评分和纠正光束，该方法基于自然语言规范实现自动化建模。实验结果表明，在使用这些增强方法后，CodeT5 基础版本的执行准确率为 0.73，明显优于 ChatGPT 的零 - shot 执行准确率 0.41 和 Codex 的 0.36。

Mar, 2023

本文提出了通过代码摘要和生成实现反向翻译的方法，该方法通过自然语言（NL）摘要生成源代码，然后通过源代码再生成目标语言。结果表明，该方法与现有的最先进方法相比性能相当好。

May, 2022

本文提出了一种新的方法，使用低级别的编译器中间表示 (IR) 来提高代码的翻译质量，不同于使用传统转换方法的手工指定规则，使用神经机器翻译 (NMT) 方法进行翻译，并将 IRs 作为中间变量，能够在 C ++，Java，Rust 和 Go 语言中获得自然的翻译结果，平均提高正确翻译数 11％，在一些语言对中高达 79％，同时还将 IRs 用作翻译的中间枢轴。

Jun, 2022

该论文提出通过迭代回译的方法，借助已有的高资源编程语言（C++）的代码 - 伪代码数据，将训练好的 C++-to - 伪代码模型迁移到没有对应数据的遗留编程语言（C）上，从而实现对其代码的自动描述，取得了 23.27% 的成功率提升。

Mar, 2023

使用方便的自然语言进行交流，结合生成式大型语言模型和可满足模理论求解器，可以生成可验证的正确解决方案。

Sep, 2023

本文探讨了使用 Large Language Models 进行程序合成时，实现 Synthesize，Execute，Debug 方法的方法，包括替换或修复故障程序，以及不同基于模板和基于模型的提示生成技术，取得了比传统方法更好的表现。

Apr, 2023